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Enregistrement W2487836021 · doi:10.1111/jwas.12343

Effects of Algae and Shell Pigment Extract‐supplemented Diets on Shell Pigmentation and Growth Performance of Pacific Abalone, <i>Haliotis discus hannai</i>

2016· article· en· W2487836021 sur OpenAlexaff
Zhi Yong Ju, Dong‐Fang Deng, Cecilia Viljoen, Ian Forster

Notice bibliographique

RevueJournal of the World Aquaculture Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensGovernment of CanadaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésAbaloneHaliotis discusBiologyAnimal scienceSpirulina (dietary supplement)AquacultureFisheryPorphyraFeed conversion ratioHaliotisJuvenileAlgaeFood scienceShellfishBotanyBody weightAquatic animalEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To improve shell pigmentation and growth performance of Pacific abalone, five extruded diets were prepared by supplementing a formulated control diet with 3% each of three species of algae (Pacific dulse, Porphyra yezoensis , Spirulina) and a pigment extract from the abalone shells (0.02%). Each of the five diets and a commercial feed were randomly assigned to three containers each stocked with 1000 juvenile Pacific abalone (2 g per individual) in a flow‐through seawater system for a 5‐mo feeding trial. Test results showed: (1) all the supplements significantly ( P &lt; 0.05) increased percentages of dark‐brown shelled abalone in the test treatments, relative to the control treatment; (2) the abalone fed the experimental diets achieved significantly ( P &lt; 0.05) greater final weight, shell‐length growth rates, and higher meat protein contents than those fed the commercial feed ( P &lt; 0.05); and (3) the abalone fed the Spirulina‐supplemented diet achieved the best overall growth, pigmentation performances, and feed conversion ratio; and the Pacific dulse supplement generated the highest protein content in abalone meat product ( P &lt; 0.05) among the tested diets. These results demonstrate the potential of locally made feed, which can generate desirable characteristics in abalone under aquaculture conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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